Page 224 - 《高原气象》2022年第5期

5 期 任余龙等：三种土壤导热率模型对中国北方地表温度的模拟 1317
式中： α 是与土壤质地有关的参数，对于砂粒含量 式中：S 为模拟的要素（如：降水、气温）；O 为相应
i
i
大于 40% 的粗质土壤和砂粒含量小于 40% 的细质 的观测要素，通过该指标可以检验模式模拟偏高
土壤，其值分别为0. 96、0. 27。 （低）及程度。
2. 2. 2 数值模拟方案 （2） 均方根误差
当前对陆面模型的评估主要有两种方式，第一 n
种常用方式为离线（off-line）方式，即仅有大气对陆 ∑ ( X obs，i - X model，i ) 2
RMSE = i = 1 （6）
面的作用，而没有陆面对大气的反馈过程，多用于 n
陆面模式的单点模拟评估。第二种方式为陆气耦 反映了模拟数据偏离真实值的程度，值越小，
合方式，即模拟过程考虑陆气相互反馈作用，通过 表示模拟精度越高，效果越好。
评估，能得到陆面模式真实的性能。本文采用第二 （3） Pearson相关（似）系数
种评估方式，由区域气候模式 RegCM4. 6（Regional n
∑ ( x i - x ˉ) ( y i - y ˉ)
Climate Model Version 4. 6）提供大气强迫场。该模 r = i = 1 （7）
式目前是中国区域广泛应用的区域气候模式，不仅 n n
∑ ( x i - x ˉ) ∑ ( y i - y ˉ)
是气候变化研究的重要工具，也是气候预测业务支 i = 1 i = 1
撑工具之一（张冬峰和高学杰，2020；Dickinson et 反映两个变量线性相关（似）程度的统计量，绝
al，1989；Giorgi et al，1993）。 对值越大表明相关（似）性越强。
本研究设置模拟区域如图1，纬度：31°N-55°N，
经度：72°E-135°E，水平格距 30 km，垂直方向分 3 结果分析
为 23 层。侧边界用 1987 年 1 月至 2017 年 12 月、水 3. 1 偏差特征
平分辨率0. 75°×0. 75°（约80 km），垂直37层、6 h间 北方年平均地表温度的分布呈现南部高、北部
隔的ERA-Interim再分析资料；海温资料为同期NO‐
及高原低的特征［图 2（a）］。新疆南部及西北东部、
AA（National Oceanic and Atmospheric Administra‐
陕西、河北南部地表温度在 12 ℃以上，而新疆天山
tion）的 OSSST（Optimum Interpolation Sea Surface
以北、内蒙古自治区及黑龙江以北及青藏高原都在
Temperature）月平均资料。模式参数设置见表1。
9 ℃以下。三种导热率方案均能较好的模拟出北方
表1 模拟方案设置 年平均地表温度的空间分布特征，空间相似系数均
Table 1 Setting of main simulation schemes 在 0. 92以上，但模拟值均低于观测值，且偏差值从
动力结构 试验方案 西到东逐次减小。三种方案的误差值较大区域均
动力框架 MM5非静力框架（Grell et al，1994） 在新疆南部及高原北部，模拟比实况偏低 6~8 K，
大尺度降水方案 次网格显式水汽方案（Pal，2000） 个别区域偏低 8 K 以上。三种方案区域平均偏差分
辐射传输方案 NCAR CCM3（Kiehl et al，1996） 别为-4. 38（JH 方案）、-4. 47（CK 方案）和-3. 84 K
海表通量方案 Zeng（Zeng et al，1998） （LR方案）。相比之下，LR方案最好。
气压梯度方案 流体静力递推（Dickinson et al，1989） 三个方案对北方各季节地表温度的空间分布
模拟效果均较好（表 2），场相似系数均在 0. 8 以上，
积分时段：1987 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31
其中 LR 方案最好，各季节的场相似系数分别为
日，1987 年作为 spin-up 时段，后 30 年（1988 年 1 至
0. 87（春季）、0. 82（夏季）、0. 94（秋季）及 0. 96（冬
2017年12月）为分析时段。数值试验格距为30 km，
季）。场相似系数大小与季节有关（表 2），秋、冬季
时间步长为 30 s，垂直方向为 23 层。在模拟前，首
（相似系数大于 0. 9）比春、夏季好（相似系数 0. 8~
先对模拟区域划分等距网格，然后对地形及下垫面
0. 9）。各季节的模拟偏差分析表明（表 3），三种方
数据处理，得出网格点上的地形及地表属性；并将
案中 LR方案模拟偏差最小，各季节偏差分别为 0. 5
海温及再分析资料场插值到网格上，得到侧边界条
（春季）、-6. 3（夏季）、-3. 9（秋季）和 0. 1 ℃（冬
件。最后开展数值试验。
季），模拟效果最好。
2. 2. 3 评估指标
利用均方根误差对模拟偏离程度分析表明（图
（1） 偏差
1 ( S i - O i) 3），LR 方案平均均方根误差为 4. 9 K，与其他两种
BIAS = （5）
n 方案相比（JH 为 5. 2 K、CK 为 5. 0 K），偏离程度最